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2019-05-15更新

大数据分析和传统情报分析到底有什么不同,为什么说大数据w优德88 com是有必要的呢?大数据分析与情报分析在数据的定量分析、多源数据融合、相关性分析方面有共通之处,但在数据对象、数据规模、分析时机、分析任务等方面则有明显的差异。

1、数据对象有区别
情报分析与大数据分析的对象不同,数据的性质也存在差异。从实践上,无论是过去以定性分析为主的翻译、文摘、综述时代,还是现在以定量为主的动态监测快报、领域态势分析快报时代,情报分析都主要以文本文献作为数据的对象和基础,这些文本包括论文、专利、科技报告、政策文本、领导讲话等。正是因为主要对象为文本,而文本本身又具有语义关联,因此,情报分析的重要任务之一是找出这些文献中的语义关联。大数据分析则不同,其分析对象并不限于某种数据类型,从当前实际应用的成果来看,大数据分析通常以数值数据与结构化的短文本数据为主要对象,如销售数据、用户数据、传感器采集数据等。

2、数据规模有差异
大数据分析的对象是大数据,按照大数据的定义与基本特点,在PB以上级别的数据方称之为大数据。维基百科将大数据定义为无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,也就是说用传统算法和数据库系统可以处理的海量数据不算“大数据”。另外,大数据分析强调分析全体数据,要全体不要抽样是大数据分析的一个重要特点。
情报分析在绝大多数情况下并不需要这么大量的数据,通常有海量数据就足够了。一方面,对于很多情报任务来说,获取与任务相关的全部数据,几乎是不可能的。有些情报分析课题根本不可能获取全部数据,而且,有时情报任务的时效性也不允许搜集到全部的数据再进行分析。另一方面,即使拥有全部数据,情报分析也未必需要对全部数据进行分析,只需要分析关键数据或主导数据即可。